Über H2FLY
In unserem Team arbeitest du praxisnah an modernster Technologie. Von Ingenieuren bis hin zu Software-Experten – unser Team vereint verschiedene Disziplinen. Wir schätzen die unterschiedlichen Fähigkeiten und Perspektiven, die jeder Einzelne mitbringt und fördern ein Arbeitsumfeld, in dem neue Ideen wachsen können.
Gestalte mit uns die Zukunft der Luftfahrt.
Aufgaben
- Literaturrecherche zu graphenbasierter Designsynthese, Generierung von Systemarchitekturen und multidisziplinärer Optimierung
- Entwicklung eines automatisierten Workflows zur Generierung verschiedener Brennstoffzellensystem-Architekturen
- Integration des Workflows in unsere bestehende stationäre Systemsimulation in Python
- Vergleich und Bewertung der generierten Architekturen hinsichtlich relevanter Systemparameter
- Optional: Durchführung einer Multi-Objective-Optimierung zur Erstellung von Pareto-Fronten, z. B. für Systemgewicht und Effizienz
Hintergrund deiner Masterarbeit
Eine der zentralen Herausforderungen bei der Skalierung von Polymer-Elektrolyt-Membran-Brennstoffzellensystemen (PEM) für die Luftfahrt besteht darin, den optimalen Kompromiss zwischen Systemgewicht und Gesamteffizienz zu finden. Die Auslegung einer geeigneten Systemarchitektur erfordert dabei ein tiefes Verständnis der stark miteinander verknüpften Bereiche eines PEM-Brennstoffzellensystems.
Um das volle Potenzial dieser Antriebssysteme auszuschöpfen, soll der große Designraum möglicher Komponenten und Architekturen systematisch untersucht werden.
Ziel deiner Masterarbeit ist es, einen automatisierten, graphenbasierten Syntheseansatz zur Untersuchung dieses multidimensionalen Designraums zu entwickeln. Dafür erstellst du einen computergestützten Workflow, der auf Basis definierter Anforderungen aus der Luftfahrt systematisch physikalisch realisierbare Brennstoffzellenarchitekturen generiert. Die entwickelten Architekturen werden anschließend mithilfe von stationären Systemsimulationen verglichen und bewertet.
Anforderungen
- Eingeschriebener Student (all genders) in einer technischen Fachrichtung (z. B. Simulationstechnik, Maschinenbau, Systems Engineering, Luft- und Raumfahrttechnik o. Ä.)
- Du hast deinen Bachelorabschluss oder einen vergleichbaren Abschluss in einem MINT-Fach erfolgreich abgeschlossen
- Du bringst gute Python-Kenntnisse mit; Erfahrung mit objektorientierter Programmierung ist ein Plus
- Idealerweise verfügst du über sehr gute Kenntnisse im Bereich Thermodynamik
- Erste praktische Erfahrung mit Systemsimulationen oder Modellierung ist von Vorteil
- Du arbeitest selbstständig und strukturiert und hast Freude daran, komplexe technische Fragestellungen zu lösen
- Gute Deutsch- und Englischkenntnisse
Was uns wichtig ist
- Hands-on Arbeit: Du setzt Ideen in die Praxis um und scheust dich nicht, auch selbst anzupacken
- Eigenverantwortung: Du übernimmst Verantwortung für deine Arbeit, bist offen für neue Aufgaben und denkst mit
- Teamfähigkeit: Du arbeitest gerne im Team, kommunizierst klar und organisierst dich selbstständig
- Strukturiertes Denken: Komplexe Aufgaben gehst du methodisch und lösungsorientiert an
Persönliche Eigenschaften: Neugier, Resilienz und die Bereitschaft, dich weiterzuentwickeln
Wir bieten
- Arbeit mit Sinn: Wir gestalten die Zukunft der Luftfahrtindustrie
- Die Möglichkeit mobil zu arbeiten
- 30 Tage Urlaub
- Zugang zur Corporate Benefits Plattform
- Ein mit öffentlichen Verkehrsmitteln gut erreichbares Büro und eigenes Fitnessstudio
- Regelmäßige Team-Events
- Ein Team, das Vielfalt wirklich schätzt und gemeinsam Großes erreicht
Über uns
Master Thesis (all genders) - Automated Design of Fuel Cell Systems in Stuttgart Arbeitgeber: H2FLY
H2FLY ist ein innovatives Start-up, das an der Spitze der wasserstoff-elektrischen Luftfahrttechnologie steht. Wir bieten dir die Möglichkeit, in einem dynamischen und vielfältigen Team zu arbeiten, das kreative Ideen schätzt und fördert. Mit 30 Tagen Urlaub, der Option auf mobiles Arbeiten und regelmäßigen Team-Events schaffen wir eine positive Arbeitskultur, die persönliches Wachstum und Verantwortung unterstützt.
